AI编程更可控,GitHub亲生Spec-kit带你体验优秀的开发流程

通过 SDD （Spec-Driven Development 规范驱动开发）来规范 AI 编程，让 AI 更可控，已经变得可行。

今天详细介绍的，是由 GitHub 亲自开发的 spec-kit。

GitHub 亲自下场开发工具的情况确实相当少见。使用下来，整体感觉非常良好，无论是设计理念还是实际体验，都体现了 GitHub 对开发者需求的深刻理解。目前也获得了社区 62.3K 的收藏数，在之前介绍的三个开源工具中，是最多的。

安装

开源源码地址：https://github.com/github/spec-kit

收藏 Star 数：62.3K

安装命令，在已安装 Python 及 uv 工具的机器下执行： 

uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git

初始化

安装之后，使用命令行，进行初始化：

specify init --here

执行完成后，会在根目录的 .specify 文件夹下生成记忆、脚本、 模板三个文件夹。相比之前介绍的 openSpec 多了不少内容。而由于它部分功能是通过脚本实现的，一定程度上减少了 AI 自由发挥，产出更稳定。

有部分工具需要重启，`/命令`才能生效。

使用

开发流程一共有 8 步，其中 3 个步骤可选

对应的命令如下：

• /speckit.constitution 确立项目原则
• /speckit.specify 制定基准规范
• /speckit.clarify 可选步骤，需求澄清，在规划前通过结构化提问消除模糊领域的风险；
• /speckit.plan 创建实施计划
• /speckit.checklist 可选步骤，文档校验，制定质量检查清单，以验证需求的完整性、清晰度和一致性；
• /speckit.tasks 生成可执行任务
• /speckit.analyze 可选步骤，生成对齐报告，跨交付件一致性与校准报告；
• /speckit.implement 落实实施方案

Constitution 确立项目原则

如果没有特殊要求，使用官方的内容即可，但是要注意转换成中文。如果复制官方的对话，会导致后续步骤都是英文回答，文档也是英文的。

在对话框输入如下内容：

/speckit.constitution 制定以代码质量、测试标准、用户体验一致性和性能要求为核心的原则

完成之后，会更新 .specify/memory 文件夹里的 constitution.md 文档。

一般不需要更改，除非你想放松一些上线条件，比如单元测试覆盖率不需要 100%；或者你想拿 spec-kit 来完成中长篇小说书写等的非编程工作。

Specify 制定基准规范

后续就可以开始执行了需求开发了。在对话框输入：

/speckit.specify 做一个xx网站/app，实现xxx功能。请使用中文回答。

同上，spec-kit 对中文支持一般，有概率使用英文回答，还是要加一下"请使用中文回答"。

如果项目关联了 Github，还会自动生成并切换到新分支。

命令执行后，会生成 checklist 和 spec 文档。

• checklist 文档，初步的校验清单，后续如果不使用 /speckit.checklist 可以忽略。
• spec 文档，最重要的文档，大概分成以下的内容：
• 用户场景与测试：用户故事与测试验收场景。
• 需求清单：功能需求与关键信息
• 成功标准：验收标准

做过敏捷开发的同学，对 spec 文档的内容，应该不陌生。

如果没做过敏捷开发，也不用担心，理解用户场景与测试中的用户故事其实并不复杂：它们本质上都是站在用户视角，把流程从头到尾执行一遍。比如，对于一个“用户登录”场景，你需要模拟真实用户打开应用、输入账号密码、点击登录按钮，并验证是否成功进入主页。

通过视角转换，你可以更有效地检查流程中是否有逻辑漏洞、界面误导或功能遗漏。

如果你担心自己有些地方没考虑到，或者没有明确的需求，都可以可以让 AI 帮你。在对话框输入：

/speckit.clarify

AI 再帮你把把脉，这是它会提出一些关键问题，让你选择。

Plan 创建实施计划

确认需求规范文档之后，就可以执行详细设计和列开发计划了。在对话框中输入：

/speckit.plan

验证需求文档之后，开始生成下列文档：

• plan 文档：项目架构，关键技术选项
• research 文档，技术选型的原因、决策过程
• data-model 文档： 字段名、索引已经定义好。还有一些关系图、状态机的内容
• openapi.YAML，接口定义。

这期间会调用搜索工具，获取最新的技术信息，并调研最佳实践，以保证更符合当下的技术要求。所以整体项目的质量也比单纯用 IDE/CLI 工具简单的 plan 模式产出的要佳。

同时也考虑了数据模型，后端数据库、前端状态管理都有详细设计。而接口定义也从之前的 md 文档改成了 yaml 文档。这些都保证了开发的项目能切切实实跑起来。

如果想 AI 后续帮你检查，可以再在对话框中输入：

/speckit.checklist

此时会询问你想做哪些检验：

完成后，会在 checklist 文件夹生成一些检查清单。后续执行任务时，会进行校验。

Tasks 生成可执行任务

在对话框中输入：

/speckit.tasks

生成可执行的任务文档 task.md。

文档中，会关联上具体的用户故事，如 [US1] 是第一个用户故事关联的内容。另外，[P] 是可并行的任务。如果工具可以并行执行，如 Claude Code，速度会大大加快。

对比其他工具只是粗略的描述，speckit 还精确到要修改的具体的文件。最后的任务，也会有明确的测试任务。

这些都是其划分任务时的强大之处，一定程度上也是后期质量的保证。

对所有的任务，还有依赖图： 

 如果执行后面的任务依赖前面的，他会强制执行前面的任务。如上面的 Phase 3 任务，依赖于 Phase 1 和 Phase 2 的任务，执行时，会检查是否前面已完成，未完成则跳回 Phase 1 和 Phase 2 ：

当然，还是推荐按依赖关系顺序执行。如果使用 Claude Code，可以尝试将无依赖的任务用多个窗口执行，也能加快进度。如上面的 Phase 3 和 Phase 4。

在此阶段完成后，再回去改需求、技术细节，虽然也能自动更新到task中。不过，还是推荐在上一步就完成所有的技术细节确认。

Implement 落实实施方案

确认任务列表之后，开始实施任务执行，在对话框输入：

# 全部任务/specify.implement# 或者具体的任务/specify.implement 开始实施 Phase 1# 或者具体的多个任务/specify.implement 开始实施 T001-T005

可以选择性执行其中一个或多个或全部任务。

目前由于各种原因，还无法全自动执行。时不时需要开发者看一看有什么状况。或者命令需要授权，或者 memory 使用超过 100%，或者任务被中断了，都需要手动确认或输入继续。

如果不是 Claude、Gemini、OpenAI 官方的模型，还是建议每次执行完一个场景 Phase，都在开发环境中验证一下，再执行下一步，能减少后续调试的麻烦。

另外，测试任务比较消耗时间和 Token，建议把测试任务单独执行。

有可能会有泄露的任务，最后可以检查一下。

成果与体验

这是我用 3 个 Specify 迭代做出来的 HR 管理系统。

目前发布在 Github 上，需要源码的可以去看看：

https://github.com/dcchanInSz/hrms_spec

给团队打个广告，有需要开发中小企业系统的，可以联系我

由于精细到页面级，出错的概率并不高，或者都是一些比较简单的错误。这次遇到的是路径问题，轻松修复了。

最后成品的页面：

整体体验下来，speckit 的开发流程更完善，能完成复杂项目的可能性更高，完成度也比较优秀。AI 输出代码的质量更加可控。

虽然没有完全做到自动化，但是需要开发查看、修改代码的机会并不多。执行任务时，离开电脑 3-5分钟也完全没问题。

由于文档更完善，在完全交给AI开发后，信心更足了，没有了 Trae / Claude Code Yolo 模式等待时候的担心。

当然，需要前期文档工作消耗的时间也要多一些，复杂任务大概是 30 分钟左右。还有唯一缺点是中文支持一般。

总的来说，如果你想通过确认文档来规范并完成开发，使用 speckit 完完全全没有问题。

五星满分推荐！